电信决策支持系统中数据仓库的设计

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1、电信决策支持系统中数据仓库的设计于亚征沈祥鸿（1.焦作大学，河南焦作454000；2.商丘职业技术学院，河南商丘476000）摘要：基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流。本文结合数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术给出了电信企业的决策支持系统的逻辑架构和物理架构，并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。关键词：决策支持系统；数据仓库；OLAP；数据挖掘；模型库Intelecommunicationdecisionsupportsystemdatawareh

2、ousedesignYUYa-zheng,SHENXiang-hong(1.JiaoZuouniversity，JaozuoHenan454000,China;2.ShangqiuVocationalandTechnicalCollege,ShangqiuHenan476000,China)Abstract:Thedecisionsupportsystem(DSS)basedondatawarehouseisthemainstreamofapplicationofDSSnowadays.Thisar

3、ticleunifiedtechnologiesandsoondatawarehouse,on-lineanalysisprocessing,datamining,modelbasesystem,knowledgelibrarysystemhasgiventhetelecommunicationenterprise'sdecisionsupportsystemlogicalconstructionandthephysicalconstruction,Andsimplyintroducedinthis

4、systemseveraldataminingmethod.Keywords:decisionsupportsystem;datawarehouse;OLAP;datamining;modelbase0引言决策支持系统(DecisionSupportSystem—DSS)是二十世纪80年代迅速发展起来的新型计算机学科，是管理信息系统的最新发展阶段。随着信息化进程的快速发展和广泛应用，电信企业积累了大量的历史数据，但在很多情况下这些海量数据在原有的作业系统中无法提炼并升华为有用的信息及时提供给业务分析

5、人员与管理决策者。为了使多年来积累的大量业务数据不再闲置，而是在经营分析和决策上起到重要的作用，本文利用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术设计了一个决策支持系统[1]。在该系统中，业务系统的数据，包括客户数据、呼叫数据、计费数据、营销财务数据等均被提取到数据仓库中。除了当前的数据，数据仓库中还保留了提供长期对比分析所需要的全部历史信息和数据演变的情况，这样，日常综合性报表、多角度、多层次的联机分析、数据挖掘，均可从数据仓库获得，从而减轻了业务系统在查询和报表处理上的负担，

6、对提高业务系统的性能和可靠性具有间接的促进作用。1系统的逻辑架构决策支持系统分为ETL、数据存储与管理、OLAP引擎和应用管理子系统四部分。如图1所示。1.1ETL（Extraction、Transformation、Loading）采用实时备份数据的数据抽取软件Analytist、ETL，将数据从计费帐务、用户资料、客户服务、网管、资源管理等系统数据源抽取、整合和转换，并加载到数据仓库中。支持多数据源、多存储格式的数据[2]。1.2数据存储与管理（1）元数据管理模块存放系统中的所有元信息，包括应用

7、功能元信息、摸板元信息、报表元信息、知识元信息、算法元信息、数据仓库元信息、ODS元信息、ETL规则等。（2）ODS数据库采用关系型数据库软件Oracle，用于存储来自业务系统的数据，并根据元数据管理模块给定的定义对数据进行预处理，初步分离出不同粒度层次的数据聚集，并根据系统管理模块的控制要求分别转发到本级数据仓库或者ODS数据库。（3）中央数据仓库采用Oracle公司的数据仓库软件，它不同于传统的OLTP数据库，具有面向主题的、集成的、不可更新的以及随时间变化等特性。（4）DataMining服务

8、用于存放各类算法、获得的各类知识、知识生成、知识刷新等，利用数据挖掘技术，从大量的客户信息、业务数据中找到人们未知的知识，用于企业的经营分析和决策支持。1.3OLAP引擎将数据仓库中的数据按各种主题组织成多个多维立方体，它直接为前端各种展示工具提供快速响应服务，它需要数据仓库的支持，以使系统能在秒级获得各种查询或分析报表的响应[3]。1.4前端应用管理（1）报表格式管理是一个报表模板定义工具，用户通过它来定义自己所需要的报表样式。（2）分析查询是一个基于J2EE标准的